Khoá luận tốt nghiệp ngành Công nghệ thông tin: KANTS: Hệ kiến nhân tạo cho phân lớp

Nội dung chính của khóa luận là trình bày khảo cứu về thuật toán KANT (một sự kết hợp) để giải quyết bài toán phân lớp sau đó ứng dụng cơ sở lý thuyết trên để xây dựng chương trình kiểm tra độ chính xác của thuật toán so với k láng giềng gần nhất và cải tiến một phần thuật toán bằng học tập hợp (Ensembler learning) để thu được kết quả tốt hơn.

Nội dung trích xuất từ tài liệu:
Khoá luận tốt nghiệp ngành Công nghệ thông tin: KANTS: Hệ kiến nhân tạo cho phân lớpLỜICẢMƠN TôimuốnbàytỏsựcảmơnsâusắccủamìnhtớithầyHoàngXuânHuấn,thuộcbộ mônKhoahọcmáytính,khoaCôngnghệ thôngtin,trườngĐạihọcCôngnghệ,ĐHQGHN.Trongthờigianthựchiệnkhóaluận,thầyđãnhiệttìnhhướngdẫnvàgiúpđỡtôirấtnhiều.Ngoàithờigiantìmhiểuvàcungcấptàiliệu,thầycũngchỉranhững vướngmắctrongquatrìnhlàm,giúpđỡtôikhắcphụcđểđạthiệuquảcaohơn.NgoàiratôicònmuốngửilờicảmơntớithầyđồnghướngdẫnĐỗĐứcĐông,thầycũngđãnhiệttìnhgiúpđỡtôitrongviệctìmhiểugiảiquyếtnhữngkhúcmắcsailầmkhilàm khóaluậnnày. Tôicũngmuốnbàytỏsựcảmơncủamìnhtớicáccácthầy,cáccôtrongbộmôn, cũngnhư cácthầy,cáccôtrongkhoa,trườngđãhếtsứctạođiềukiệntốtvàgiúpđỡchotôihoànthànhkhóaluậncủamình. TÓMTẮTNỘIDUNG Mặcdùđãđượcnghiêncứutừrấtlâu,nhưngđếnnaybàiphânlớpmẫuvẫncòn córấtítcôngcụtoánhọcđểgiảiquyếtvàhiệuquảchưacao.MạngNeuralnhântạo làmộtphươngpháphayđểgiảiquyếtbàitoánphânlớpmẫu.Năm1987,Kohonengiới thiệuphươngphápbảnđồ tự tổ chứclàmộtloạimạngneuralđơngiảnvàhiệuquảđể giảiquyếtbàitoánphâncụmvàphânlớp.Năm1991,Dorigogiớithiệuphương pháphệkiếnđểgiảiquyếtcácbàitoántốiưutổhợprấthiệuquả.Từđó,cácmôhìnhgiảiquyếtcácbàitoánphứctạpmàtưtưởngdựatrênsự môphỏnghànhvìloàikiếnđãđạtđượcnhiềubướctiếnđángkể.ĐiểnhìnhlàhệkiếncủaChialvovàMillonas. NộidungchínhcủakhóaluậnlàtrìnhbàykhảocứuvềthuậttoánKANT(mộtsự kếthợp)để giảiquyếtbàitoánphânlớpsauđóứngdụngcơsở lýthuyếttrênđểxâydựngchươngtrìnhkiểmtrađộ chínhxáccủathuậttoánsovớiklánggiềnggầnnhấtvàcảitiếnmộtphầnthuậttoánbằnghọctậphợp(Ensemblerlearning)để thuđượckếtquảtốthơn.Danhmụccáchình SOM(Selforganizingmap) Bảnđồtựtổchức KNN(Knearestneibours) Klánggiềnggầnnhất AS(AntSystem) PhươngpháphệkiếnANN(ArtificailNeuralNetwork) Mạngneuralnhântạo BMU(Bestmatchingunit) Phầntửgầnđúngnhất MỤCLỤCMỞĐẦU........................................................................................................................... 1CHƯƠNG1:BÀITOÁNPHÂNLỚPVÀMỘTSỐPHƯƠNGPHÁPTIẾPCẬN.3 1.1PHÁTBIỂUBÀITOÁNPHÂNLỚP.....................................................................3 1.1.1Mẫu(pattern/sample)......................................................................................3 1.1.2Nhậndạngmẫulàgì?...................................................................................3 1.1.3Cácbàitoánnhậndạngmẫuthườnggặp.....................................................4 1.2MẠNGNEURALNHÂNTẠO................................................................................4 1.2.1MạngNeuralsinhhọc....................................................................................5 1.2.2MạngNeuralnhântạo...................................................................................6 1.3PPHƯƠNGPHÁPKLÁNGGIỀNGGẦNNHẤT...............................................10 1.3.1Thuậttoánklánggiềnggầnnhấtlàgì?......................................................10 1.3.2ThuậttoánKNN...........................................................................................11CHƯƠNG2:BẢNĐỒTỰTỔCHỨC........................................................................15 2.1Giớithiệu................................................................................................................ 15 2.2Thuậttoán............................................................................................................... 16 2.3Phântích.................................................................................................................22CHƯƠNG3:KANTS–HỆKIẾNNHÂNTẠOCHOPHÂNLỚP..........................24 3.1Giớithiệu...............................................................................................................24 3.2Cáckháiniệmmởđầu...........................................................................................25 3.2.1Môhìnhnhậnthứcbầyđànvàhệkiếnnhântạo.......................................25 3.2.2NhắclạiSOM–bảnđồtựtổchức............................................................27 3.2.3AntSystem...................................................................................................27 3.3Môhìnhkiếntựtổchức........................................................................................29CHƯƠNG4:KẾTQUẢVÀTHỰCNGHIỆM................................................. ...